İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM

MODEL VARLIĞI

HyperCLOVA X SEED Think 32B

NAVER'in açık ağırlıklı SEED hattının en büyük üyesi. Metin token'larını ve görsel yamaları paylaşılan bir gömme uzayında işleyen birleşik görü-dil omurgası kullanıyor; girdi olarak metin, görüntü ve video kabul ediyor. Ayırt edici yanı Korece odaklılık: KoBalt, CLIcK ve HAERAE Bench gibi Korece kıyaslamalarda ölçülüyor ve NAVER modeli Korece bağlamsal akıl yürütmede güçlü konumlandırıyor. İsteğe bağlı düşünme kipi zincirleme akıl yürütmeyi açıyor, 14B kardeşine göre ajan görevlerde iyileşme bildiriliyor. Lisans Apache değil NAVER'in kendi model lisansı.

Künye

Kapalı
Geliştirici
NAVER
Model tipi
Çok modlu LLM
Bağlam
128K token
Modaliteler
metin · gorsel · video
Açık ağırlık
Var
Lisans
HyperCLOVA X SEED 32B Think Model License Agreement

Son doğrulama: 12 Eylül 2026

Yetenekler

  • 33B parametreli birleşik görü-dil omurgası
  • Metin, görüntü ve video girdisi; metin çıktısı
  • İsteğe bağlı "thinking mode" ile zincirleme akıl yürütme
  • 128K token azami dizi uzunluğu
  • Korece kıyaslamalarda (KoBalt, CLIcK, HAERAE Bench 1.0) ölçülmüş Korece yeterliği
  • 14B sürüme göre ajan görevlerde iyileşme (sağlayıcı beyanı)

Sınırlılıklar

  • Lisans tescilli: "HyperCLOVA X SEED 32B Think Model License Agreement" koşullarına bağlı, Apache/MIT gibi serbest değil
  • OmniServe ile dağıtım için asgari 4x NVIDIA A100 80GB GPU gerekiyor
  • Bilgi kesme tarihi Mayıs 2025
  • Korece ve İngilizce dışındaki dillerde başarım için yayımlanmış veri yok; Türkçe kıyaslaması bulunmuyor
  • Video girdisi kabul ediyor ama video üretemiyor

Tipik kullanım alanları

  • Korece kurumsal asistan ve belge analizi
  • Korece görsel soru-yanıt ve grafik yorumlama
  • Kore pazarına özel ajan uygulamaları
  • Egemen (sovereign) AI kurulumlarında şirket içi barındırma

Benchmark politikası

Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji

BUILD

Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?

Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.